c++ - pthread c++ 的性能提升可忽略不计

Question

我一直在使用 Mac OS gcc 4.2.1 和 Eclipse 编写一个程序，使用简单的合并排序对数字进行排序。我已经广泛测试了这种排序，我知道它是有效的，我想，也许有点天真，因为算法划分列表的方式，我可以简单地让线程排序一半，主线程排序一半，然后这将花费一半的时间，但不幸的是，它似乎没有用。

主要代码如下:

    float x = clock(); //timing
    int half = (int)size/2; // size is the length of the list

    status = pthread_create(thready,NULL,voidSort,(void *)datay); //start the thread sorting

    sortStep(testArray,tempList,half,0,half); //sort using the main thread 

    int join = pthread_join(*thready,&someptr); //wait for the thread to finish

    mergeStep(testArray,tempList,0,half,half-1); //merge the two sublists

    if (status != 0) { std::cout << "Could not create thread.\nError: " << status << "\n";  }

    if (join != 0) { std::cout << "Could not create thread.\nError: " << status << "\n";  }

    float y = clock() - x; //timing

sortStep 是主要的排序函数，mergeStep 用于合并一个数组中的两个子列表(它使用占位符数组来切换数字)，而 voidSort 是我用来将包含 sortStep 的所有参数的结构传递给线程的函数。我觉得也许主线程正在等待新线程完成，但我不确定如何克服它。我非常非常感谢您提供的所有帮助，在此先感谢您!

编辑:这是合并步骤

void mergeStep (int *array,int *tempList,int start, int lengthOne, int lengthTwo) //the merge step of a merge sort
{
int i = start;
int j = i+lengthOne;
int k = 0; // index for the entire templist

while (k < lengthOne+lengthTwo) // a C++ while loop
{
    if (i - start == lengthOne)
    { //list one exhausted
        for (int n = 0; n+j < lengthTwo+lengthOne+start;n++ ) //add the rest
        {
            tempList[k++] = array[j+n];
        }
        break;
    }

    if (j-(lengthOne+lengthTwo)-start == 0)
    {//list two exhausted
        for (int n = i; n < start+lengthOne;n++ ) //add the rest
        {
            tempList[k++] = array[n];
        }
        break;
    }

    if (array[i] > array[j]) // figure out which variable should go first
    {
        tempList[k] = array[j++];
    }

    else
    {
        tempList[k] = array[i++];
    }
    k++;
}

for (int s = 0; s < lengthOne+lengthTwo;s++) // add the templist into the original
{
    array[start+s] = tempList[s];
}
}

-将

Answer 1

创建线程的开销相当大，所以除非你有大量(待定)数据需要排序，否则最好在主线程中排序。

mergeStep 也计入不能 palletized 的代码部分，记住 Amdahl's law .

如果您在 sortStep 的最后一部分没有粗化步骤，当您得到低于 8-16 个元素时，您的大部分性能将在函数调用中提高。粗化步骤必须通过更简单的排序、插入排序或排序网络来完成。

除非您有足够大的排序，否则实际时间可能会淹没在测量不确定性中。